科技行业2026年秋季策略会速递：AI或仍在第二局五层蛋糕如何变现

科技科技正文目录站在“棒球九局”的第二局，看五层蛋糕变现 3时代的AIDC：从GW级工厂到定价框架 6驭势科技：服务全场景自动驾驶，跨越物理奇点 9破壳机器人：加速实现具身智能走进千家万户 12VentureHub：立足东南亚，从基础设施实现变现 14风险提示 16图表目录图表1：从历史维度看当下AI革命 3图表2：英伟达CEO黄仁勋提出AI的“五层蛋糕”理念 4图表3：英伟达CEO黄仁勋提出“ComputeisRevenue”理念 4图表4：资本市场应突破单纯跟踪巨头资本开支的传统分析框架，将视野向新兴基建服务商与信贷市场拓展 4图表5：西京投资主席兼CIO刘央在华泰2026秋季策略会分论坛演讲 6图表6：AIDC建设潮的五环需求，热度沿产业链传导 7图表7：新的定价锚点需要围绕展开 8图表8：算力估值法的三维框架 8图表9：驭势科技CEO吴甘沙在华泰2026秋季策略会分论坛演讲 9图表10：驭势科技机坪业务目标覆盖场景 10图表驭势U-Drive系统10年迭代提升场景泛化能力 10图表12：驭势U-Drive为全场景自动驾驶操作系统 10图表13：驭势科技提出分阶段的产品策略和战略目标 图表14：长期目标为“物理AI入口+AI司机订阅模式”的新劳动力 图表15：破壳机器人联合创始人杨如达在华泰2026秋季策略会分论坛演讲 12图表16：从机器人操作走向PhysicalAGI，要符合物理规律 12图表17：POKEWAM在叠衣服中的应用 12图表18：破壳机器人三位一体的具身引擎 13图表19：全球首盘机器人麻婆豆腐制作 13图表20：机器人完成扎带穿引任务 13图表21：VentureHub高级合伙人黄敏聪在华泰2026秋季策略会分论坛演讲 14图表22：VentureHub致力于提供服务数据中心全链条服务 14图表23：从数据中心看如何变现 14图表24：GPU算力融资的核心逻辑 15图表25：数据中心投资的运作逻辑 15科技站在“棒球九局”的第二局，看AI五层蛋糕变现科技浪潮与前三次工业革命有着相似的演进规律。第一次工业革命解决了动力来源，第二次依托电力实现生产规模化与标准化，第三AI浪潮则将电力、生产标准化、海量数据、算力和网络深度融合，构筑起“AI工厂”这一新型产业载体，并持续转化为智能AI我们认为技术创新从萌芽到真正释放生产力，必然要经历长期的基础设施建设与商业模式AICEO黄仁勋20263AIAI、助力实现商业价值兑现的最终环节。工业革命比作一场棒球比赛，我们认为当前或大致处于第二局阶段。2023至2025GPUHBM。2026工业GPUHBM单一主导，整体芯ASIC落地，CPU重获重要席位，低时延推GroqLPUHBMDRAM、NAND、HDDSRAM的多层级融合架构。图表1：从历史维度看当下AI革命华泰研究时代正加速推动算力架构向异构计算和多层级存储演进。GPU工作负载呈现高度多样化与低时延需求，涵盖实时推理、智能体规划、工具调用及长期记GPU架构已无法全面覆盖。英伟达正布局全栈计算平台，VeraCPU承担通用计算与智能体调度枢纽，RubinGPUNVLink6与ConnectX-9GroqLPU以加速从训练向实时推理TPUAxionARMCPUOCSAI计算SRAM持续提供高带宽支撑，DRAMCPU深度协同，CXLSSDHDD则RubinGPUHBM4CPULPDDR5XSOCAMM模块，充分印证了存储体系异构化的演进趋势。科技图表2：英伟达CEO黄仁勋提出的“五层蛋糕理念 图表3：英伟达CEO黄仁勋提出“ComputeisRevenue”理念科技英伟达官网、华泰研究 英伟达官网、华泰研究产出，CEOComputexComputeisRevenue”理念。ScalingLaw规律扩大资本开支投入，而步入以推理为主的第二局，伴随智能体逐步渗入企业生产流程，AI正式从资本消耗量、APIAgent服务能力的持续订阅模式演进。数是AI工厂创收能力的关键指标包括单位功耗的生成时间、平均无中断时间以及设备使用寿命。这四个维度分别衡量了能效水平、系统响AI工厂投资回报率的重点。图表4：资本市场应突破单纯跟踪巨头资本开支的传统分析框架，将视野向新兴基建服务商与信贷市场拓展各公司官网、华泰研究Meta将部分算力对外市场有观点认为，MetaHBlackwellRubin等新一代芯片AI资本开支主要依托谷歌、亚马逊、Meta、微软、Oracle等科技巨头的自有资金与经营性现金流，但随着基建规模加速扩张，传统融资渠道正接近承载力边界，算力的融资范式已发生深刻Blackstone250亿美元融NeoCloudAnthropicOpenAI2500AMD市场应突破单纯跟踪巨头资本开支的传统分析框架，将视野向新兴基建服务商与信贷市场拓展。我们认为，未来的跟踪重点应转向项目融资可及性、长期服务协议质量、信用增级与私募信贷等创新工具的赋能效应，伴随表外融资持续催化硬件采购与数据中心扩张，最终有望构筑起“算力—融资—应用—收入—利润”的闭环正向循环。科技EMIB-T封装技术正逐步提升成熟度，三星晶圆代工业务近期亦取得重要突破，AnthropicAI5LPUTPU等项目中取得进展。尽管英特尔和三星在先进制程和先进封装领域的技术积淀和客户拓展上正在提升，但未来能否实现市占率的跃升，仍取决于良率改善、产能爬坡、政策落地、地缘政治博弈、以及生AgenticAI时代工作负载趋向推理，CPU在第二局中重新获GPU的最强辅助，x86凭借单核性能在处理庞杂控制指令时具备优势，RMcAIUDRAM需求。存储方面，HBM依然为中长期重点，DRAM负责与CPUNAND肩负模型权重调用使命，HDD充当海量存储SRAMDRAMNANDSK以及长江存储技术迭代蓄势待发，全球存储市场份额版图或将迎来重塑。科技Ions已成为重要的变现单元。AIGU算架构、多层级存储协同，并将投研视野拓宽至由表外战略融资驱动的新兴算力生态。科技AI时代的AIDC：从GW级AI工厂到Token定价框架科技AI发电厂的转变。AI数据中心重新AIAICIO刘央指出，2026xAIColossus2GWColossus1（10H100）122天的快速建设能力；OpenAI与英伟达计10GWLG20266AI与机器人AI工厂由大模型训练进一步延伸至实体产业；供电侧，800VDC或将成为下AI级集群的供电效率。刘央在本次活动中表示，AI工厂本质上是一类可反复升级的算力18-246–920GPU2-3年，意味着土地和电力可以长期复用，但每一代芯片更新都会重新拉动资本开支。图表5：西京投资主席兼CIO刘央在华泰2026秋季策略会分论坛演讲华泰研究AI由模型单次训练转向高频日常使用，Agent消耗从人机交互延伸至机器自成本下降将扩展应用场景，并通过杰文斯效应进一步推升需求。供给侧，GWAIAI72028/29FERC325美元/MW-dayAI基AIDC的重要起点，但资本开支增长并不意味着所有商业模式都能同等受益，高杠杆算力租赁和GPU迭代、融资成本和客户议价风险。科技AIDCCUDA生态和开发者使用习惯之上，生态控制力和持续迭代能力与硬件性能同样重要。存储环节，AI持续推升带宽与容GPUFCC多地影响数据中心选址和建设进度，因此项目评估应关注实际可用电力，而非仅看规划容量。先进封装环节，随着晶体管微缩成本提高，其成为延续算力增长的重要路径；半导体AI扩产和国产替代逻辑。整体而言，AIDC投资需要将研究节点前移，更关注订单、验证、产能、电价和交付周期等前置信号。科技图表6：AIDC建设潮的五环需求，热度沿产业链传导西京投资、华泰研究AI数据中心时代也对传统估值体系提出了新的要求。PE、DCF估值方法的适用性有所下降，AI产业部分价值形成过程难以GPU设大量计入当期费用，长期能力难以充分反映在利润表中；二是大额资本开支叠加快速变化的竞争格局，提高长期现金流预测难度；三是护城河随算法和技术路线变化，竞争优势与风险溢价更加动态；四是数据飞轮、开发者生态、核心人才和工作流绑定等长期竞争力ARRNRR展开。eCPM，AI经OpenAI、Anthropic将算力转化为智Cursor、Genspark则将模型能力转化为用户愿意付费的产品。评估AI效率衡量单位算力投入创造的有效价值；生态控制力体现开发者、客户及用户工作流黏性，以及企业持续参与价值分配的能力。三者形成相互强化的飞轮：规模扩大推动效率优化，效率提升增强生态黏性，生态扩大又反哺规模。科技将三维框架应用于关键节点，可以进一步判断算力投入能否转化为商业价值。刘央认为，AI来自关键产业节点的稀缺性。相比之下，xAI虽拥有较大规模算力储备，Grok20253264亿美元的运营亏损，X平台用户、数据和分发入口能否转化为稳定生态和商业化能力。算力投入本身不能替代商业化结果，若长期无法形成用户黏性、收入增长和可持续模式，SunMicrosystemsJava受到x86Linux科技图表7：新的定价锚点需要围绕Token展开 图表8：算力估值法的三维框架西京投资、华泰研究 西京投资、华泰研究AIDC主线仍有持续跟踪价值，但投资重点正由全面景气转向高确定性环节和真实商业化。AI正在从“堆算力、竞模型”逐步向应用落地延伸，AI期方向，但需要更加重视真实收入、客户质量和商业闭环。刘央认为，AI全面替代的判断仍有待验证，企业软件、数据库等厂商已有的客户关系、产品能力和工作流黏性仍具一定价值。风险方面，应重点跟踪电力获取、GPU策变化，尤其需要验证项目是否真正取得电力、完成开工并落实客户需求，而不能简单将规划容量等同于未来收入。整体而言，AI判断企业是否掌握稀缺产业节点、能否持续提升效率，并形成稳定生态和商业化能力。科技驭势科技：服务全场景自动驾驶，跨越物理AI奇点科技Physical延驭势科技OI基础设施和模型层，随着终端应用开始规模化落地，产业正逐步进入更加重视商业闭环的PhysicalAI较早实现真实场景验证的方向之一。吴甘沙认为，自动PhysicalAI的孵化器，过去多年形成的数据飞轮等方法论及人才积累正向具身智PhysicalAI1希望通过统一技术底座复用于不同车型和应用场景，摊薄自动驾驶较高的前期研发投入；2024PhysicalAI本复制至更多物理场景。公司目前围绕民航级安全、场景泛化能力和全场景车型布局三个方向提升规模化复制能力。图表9：驭势科技CEO吴甘沙在华泰2026秋季策略会分论坛演讲华泰研究机场是驭势科技实现规模化商业运营的标杆场景，也是公司安全体系与数据能力的重要来运营能力提出显著高于数字应用的要求。公司长期以民航安全与服务体系作为产品标准的重要参考，并通过长期真实运营解决最后一部分长尾问题。公司在本次活动中指出，截至2026890%21座机场，累6001,000余项相关专利，国内二三线机场项目20191.5亿美元、迭代约200个版本并处理数万个问题，形成机场专有自动驾驶数据积累。长期运营能力不只体现在车辆自动驾驶本身，也逐步向机场作业全流程无人化延伸。公司产品已验证高温高湿、多雨、盐雾、暴雪、沙尘、弱网和夜间等复杂工况，并建立实时调度、多车协同、车辆诊断和预测性运维体系。在此基础上，公司进一步推进自动挂脱钩、自动充电、自动上下货等环节无人化，减少车辆无人化后仍需人工介入的作业环节，进一步降低客户全生命周期运营成本，并将机坪应用由行李及货运牵引拓展至摆渡接驳、围界AI随着民航无人驾驶行业标准逐步完善，驭势科技机场自动驾驶有望由少数标杆项目进入更广泛复制阶段。科技图表10：驭势科技机坪业务目标覆盖场景科技驭势科技、华泰研究U-Drive全场景自动驾驶操作系统是驭势降低跨车型、跨场景复制成本的核心技术底座。U-Drive/工厂/园区、港口、矿山、农牧、环卫及巡检等领域。经过十年迭代，U-Drive由1.02.03.04.05.06.0则进一步探索端到端、世界模型及强化学习等模型融合。驭势科技目标为通过平台化将传统项目制交付逐步转化为可规模复制的产品化能力。公司31周完成场景化适配，并进一步降低新客户25台车辆早期交付耗时约405台车半年逐步缩短至数十至数百台项目约3个月交付。公司也表示，新场景目前仅需产品经理、架构师、开发及测试组成的小规模团队进行适配。同时，公司通过新的联合开发流程，将新车型开发成本降低至原有模式的约1/10、开发时间缩短至约1/4。图表11：驭势U-Drive系统10年迭代提升场景泛化能力 图表12：驭势U-Drive为全场景自动驾驶操作系统驭势科技、华泰研究 驭势科技、华泰研究现阶段公AI种方案，其共同目标是降低客户前期资本支出，并使无人驾驶方案全生命周期成本低于人“AI司机+生态合作伙伴”的平台化模式。OEMAI司机，由系统集成商、方案商和运营商负责具体行业部署，驭势通过AI健康监测及数据安全合规服务，从而将自身能力更多集中于自动驾驶软件和持续迭代。全3款车型通CE650科技图表13：驭势科技提出分阶段的产品策略和战略目标 图表14：长期目标为“物理入口司机订阅模式”的新劳动力科技驭势科技、华泰研究 驭势科技、华泰研究Physical在1-23-55-10Robotaxi100AIAIAI科技破壳机器人：加速实现具身智能走进千家万户科技20264VLA模型WAM世界动作模型技术，已搭建世界动作模型、全链路强化学习和机器人本体三大核心研发板块，并与国内知名酒店、地产等产业方开展生态合作。融资方面，云启资本、顺为资本、经纬创投、小米战投、弘晖基金等老股东持续加注，公司融资节奏与投资阵容在早期具身智能创业公司中处于领先水平。图表15：破壳机器人联合创始人杨如达在华泰2026秋季策略会分论坛演讲华泰研究WAMWAMWAM动作模型，希望在强大预训练基础设施和大规模数据驱动之上，构建具备高物理一致性的ManipulationPhysicalkeM的预测结果与真实世界表现更为接近，体现其在物理一致性方面的优势。图表16：从机器人操作走向PhysicalAGI，要符合物理规律 图表17：POKEWAM在叠衣服中的应用 破壳机器人、华泰研究 破壳机器人、华泰研究科技服务场景对数据、模型和本体提出更高要求，具身机器人规模化落地仍面临挑战。数据层面，技术路线快速迭代，对企业持续研发投入提出更高要求，同时现有模型在灵巧性与泛化性上仍有较大提升空间，需要进一步突破精细操作、长时任务和工具使用，并实现跨场景、跨任务和跨本体泛化。本体层面，机器人硬件仍需持续降本并提升可靠性，成本需要从数十万元向十万元乃至数万元下降，稳定运行时间则需要从数小时提升至数天、数月。科技图表18：破壳机器人三位一体的具身引擎破壳机器人、华泰研究WAMPhysicalAGI演进。其中，PokeWAM通过世界动作模型提升对物理世界的理解与预测能力；PokeUMI持续获取高质量真实数据，为模型训练和迭代提供支撑；PokeRL则通过强化学习形成更-世界模型-图表19：全球首盘机器人麻婆豆腐制作 图表20：机器人完成扎带穿引任务破壳机器人、华泰研究 破壳机器人、华泰研究科技VentureHub：立足东南亚，从AI基础设施实现Token变现科技HubAI产业链全流程的科技投资与产业赋能平台，AIAI和全球商业化潜力的数据中心建设及运营团队，并通过系统化孵化、行业专家辅导及真实客户场景验证，加速项目实现产品市场匹配和早期商业化，并为后续融资奠定基础。图表21：VentureHub高级合伙人黄敏聪在华泰2026秋季策略会分论坛演讲华泰研究图表22：VentureHub致力于提供服务数中心全链条服务 图表23：从数据中心看Token如何变现 VentureHub、华泰研究 VentureHub、华泰研究HubAI基础设施构建覆盖“资产-算力-运营-应用”的全价值链投资体系，主值变现，通过锁定低成本电力并向下游客户销售获取价差，同时通过长期消纳合同及阶梯扩展性及灵活性，同时关注工程延期、土地隐性溢价及退出风险；改造项目则主要针对闲置工业厂房及原加密货币矿场，在中国香港、日本等成熟市场进行资产升级，资本投入相对较轻，核心在于控制持续运营成本并提升资产利用效率。2）GPU算力融资。与云厂商GPU张，典型融资结构为“股权GU等算力资产作为核心抵押物。）